1. 介绍numpy多维数组
numpy是Python中科学计算的重要库之一，它提供了一个高效的、方便的多维数组操作接口。numpy数组是一种类似list、tuple之类的Python数据结构，但是numpy数组可以存储同种数据类型的元素，这意味着在运算过程中不需要进行类型转换，从而提高了运算速度和效率。
1.1 numpy数组的创建
numpy数组可以经由以下几种方式创建：
使用numpy.array()函数进行数组创建
使用numpy.zeros()函数创建数组，并以0填充所有位置
使用numpy.ones()函数创建数组，并以1填充所有位置
使用numpy.random()函数创建随机数组
下面我们来看一下使用numpy.array()函数进行数组创建：
import numpy as np
array1 = np.array([1,2,3,4,5])
print("array1的类型为：", type(array1))
print("array1的元素类型为：", array1.dtype)
print("array1的大小为：", array1.shape)
这次我们创建了一个1维数组，并通过使用type()函数和. dtype属性检查了数组的类型和元素类型，最后使用. shape属性查看了数组的大小。以上代码的输出如下：
array1的类型为：<class 'numpy.ndarray'>
array1的元素类型为： int64
array1的大小为： (5,)
我们可以发现，.shape返回的元组表示数组的维度，其中第一个元素是数组的长度或者元素数量。
1.2 numpy数组的操作
numpy数组的操作包括对数组的形状、大小、类型、元素等的操作。比如我们可以对numpy数组进行如下的操作：
改变数组的形状
获取数组的元素
对数组的元素进行修改
对数组进行切片和索引
对数组进行合并、分割、堆叠
下面我们来分别看一下这些操作的实现方式。
1.2.1 改变数组的形状
首先，我们可以使用.reshape()函数改变numpy数组的形状，比如将一维数组转换为二维数组或更高维数组。
import numpy as np
array1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
array2 = array1.reshape((2,5))
print(array2)
以上代码将array1转换成2x5的数组，输出结果如下：
[[ 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10]]
1.2.2 获取和修改数组的元素
我们可以通过索引方式获取数组元素，例如以下代码：
import numpy as np
array1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(array1[1])
以上代码输出为2，表示我们获得了数组array1中第2个元素。
我们还可以通过赋值方式来修改数组中的元素：
import numpy as np
array1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
array1[0] = 0
print(array1)
这个例子中，我们修改了数组中的第一个元素为0。输出结果如下：
[ 0 2 3 4 5 6 7 8 9 10]1.2.3 对数组进行切片和索引
对于多维数组，我们可以使用索引方式获取元素，以下代码实现了对2x5数组array2的索引：
import numpy as np
array1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
array2 = array1.reshape((2,5))
print(array2[0][1])
以上代码输出为2，表示我们获得了数组array2中第1行第2个元素。
numpy数组还支持切片操作，以下代码展示如何对多维数组进行切片：
import numpy as np
array1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
array2 = array1.reshape((2,5))
print(array2[:2,:3])
以上代码将返回一个2x3的数组，表示我们切出了原数组的前两行前三列。
1.2.4 对数组进行合并、分割、堆叠
numpy支持的合并、分割、堆叠操作包括：
np.concatenate(): 合并多个数组
np.split(): 分割数组
np.vstack(): 垂直堆叠数组
np.hstack(): 水平堆叠数组
下面的例子将展示如何使用np.concatenate()和np.vstack()函数：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)
d = np.vstack((a, b))
print(d)
以上代码将返回一个3x2的数组，表示我们将数组a和数组b按行合并，并垂直将其叠在一起。
2. numpy多维数组实现原理
numpy的多维数组是通过C语言实现的，因此在运行时数组数据是在内存中以连续块的形式存储的。numpy数组还提供了一些特殊的数据类型，例如：numpy.bool、numpy.int32、numpy.float64等，这些数据类型在内存中的存储方式是不同的，具体可以参考npyArray结构体实现原理。
numpy多维数组的存储方式可以通过以下代码来查看：
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5])
print("x 内存地址：", x.data.ptr)
print("第1个元素内存地址：", x[0].data.ptr)
以上代码输出结果如下：
x 内存地址： 2404226422320
第1个元素内存地址： 2404226422320
通过.data.ptr属性可以获取numpy数组在内存中的地址。对于多维数组，numpy会依次在内存中存储各个元素。numpy还支持将多维数组存储为二进制文件，可以通过以下代码实现：
import numpy as np
a = np.arange(10).reshape(2, 5)
np.save("a.npy", a) # 保存为npy二进制文件
b = np.load("a.npy") # 读取npy二进制文件
print(b)
以上代码将会输出数组a的值，它会在磁盘上生成一个npy文件，供其他程序读取和处理。
3. 总结
在本文中，我们从numpy数组的创建、操作和实现原理三个方面介绍了numpy多维数组的使用方法。numpy数组是在C语言的基础上实现的，数组数据是以连续块的形式存储在内存中，因此numpy的操作效率较高。在实践中，我们可以使用numpy数组方便地进行各种数学计算和数据处理。